ChatGLM-6B의 주요 기능은 무엇인가요?

ChatGLM-6B는 62억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 중국어와 영어를 모두 지원하고, 소비자 수준의 GPU에 로컬로 배포할 수 있으며, 컨텍스트 길이는 2048개의 토큰이며, 감독된 미세 조정 및 강화 학습과 같은 기술을 사용하여 약 1T 토큰의 데이터로 훈련됩니다.

ChatGLM은 오픈 소스인가요?

예, ChatGLM-6B는 오픈 소스입니다. 가중치는 학술 연구를 위해 완전히 공개되어 있으며, 설문지를 작성한 후에는 상업적 사용이 무료로 허용됩니다.

ChatGLM-6B를 실행하기 위한 하드웨어 요구 사항은 무엇인가요?

양자화 기술을 사용하면 ChatGLM-6B를 소비자 수준의 그래픽 카드에 로컬로 배포할 수 있습니다. INT4 양자화 수준에서는 GPU 메모리가 6GB만 필요합니다.

ChatGLM의 최신 버전은 무엇인가요?

최신 버전은 ChatGLM3-6B로, 더 강력한 기본 모델 성능, 도구 호출 및 코드 실행 지원, 새로 설계된 프롬프트 형식과 같은 기능을 도입했습니다.

ChatGLM에 어떻게 접근하거나 사용해 볼 수 있나요?

ChatGLM에 접근하거나 사용해 볼 수 있는 곳은 공식 웹사이트 https://chatglm.cn입니다. GitHub에서 로컬 배포를 위한 오픈 소스 버전도 제공됩니다.

ChatGLM

WebsiteLarge Language Models (LLMs)AI Chatbot

ChatGLM은 Zhipu AI와 칭화 KEG가 개발한 오픈소스 이중 언어(중국어-영어) 대규모 언어 모델 시리즈로, 원활한 대화 기능과 낮은 배포 임계값을 특징으로 합니다.

소셜 및 이메일:

웹사이트 방문

https://chatglm.cn/?utm_source=aipure

개요
분석
공식 게시물
기사
대안

제품 정보

업데이트됨:12/11/2024

ChatGLM이란 무엇인가요

ChatGLM은 60억에서 1300억 개의 매개변수까지 다양한 버전을 갖춘 대화 작업을 위해 설계된 오픈소스 대규모 언어 모델 시리즈입니다. Zhipu AI와 칭화대학교 지식 공학 그룹(KEG)이 공동으로 개발한 ChatGLM 모델은 방대한 중국어와 영어 말뭉치를 기반으로 질문-응답 및 대화형 상호 작용에 최적화되어 있습니다. 시리즈에는 ChatGLM-6B, ChatGLM2-6B, 최신 ChatGLM3-6B가 포함되어 있으며, 각각 성능 향상, 더 긴 문맥 이해, 더 효율적인 추론 기능으로 이전 모델을 개선하였습니다.

ChatGLM의 주요 기능

ChatGLM은 General Language Model (GLM) 프레임워크를 기반으로 하는 오픈 소스 이중 언어(중국어 및 영어) 대화 언어 모델입니다. ChatGPT와 유사한 기술을 사용하여 중국어 Q&A 및 대화에 최적화되어 있습니다. 약 1T 토큰의 중국어 및 영어 말뭉치를 훈련하였으며, 감독된 미세 조정, 피드백 부트스트래핑 및 강화 학습과 인간 피드백을 통합하였습니다. 이 모델은 다양한 크기로 제공되며, ChatGLM-6B는 소비자용 하드웨어에 로컬로 배포할 수 있는 더 작고 접근하기 쉬운 버전입니다.

이중 언어 지원: 중국어 및 영어 언어 처리에 최적화되어 있어 다국어 응용 프로그램에 다양하게 사용할 수 있습니다.

낮은 배포 임계값: 소비자용 그래픽 카드에 로컬로 배포할 수 있으며, INT4 양자화는 6GB의 GPU 메모리만 필요합니다.

종합 모델 시리즈: 기본 모델, 대화 모델 및 ChatGLM3-6B-32K와 같은 장문 모델을 포함한 다양한 모델 크기 및 전문화를 제공합니다.

고급 훈련 기술: 감독된 미세 조정, 피드백 부트스트래핑 및 강화 학습과 인간 피드백을 활용하여 성능을 향상시킵니다.

오픈 소스: 학술 연구를 위해 완전히 개방되어 있으며 등록 후 상업적 사용이 무료이므로 커뮤니티 중심의 개발을 촉진합니다.

ChatGLM의 사용 사례

자연어 처리: 중국어 및 영어에서 텍스트 생성, 요약 및 질문 응답과 같은 다양한 NLP 작업에 사용할 수 있습니다.

챗봇 및 가상 어시스턴트: 다중 턴 대화를 수행할 수 있는 대화형 AI 시스템을 만드는 데 이상적입니다.

콘텐츠 생성: 중국어 및 영어로 창의적인 콘텐츠, 기사 및 기타 글쓰기 자료를 생성하는 데 도움이 됩니다.

코드 생성 및 지원: CodeGeeX와 같은 모델을 사용하여 프로그래밍 작업 및 코드 생성을 지원할 수 있습니다.

교육 도구: 다양한 언어로 학생들의 질문에 대답하고 상호 작용하는 학습 경험을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

장점

이중 언어 기능으로 인해 중국어 및 영어 응용 프로그램에 다양하게 사용할 수 있습니다.

낮은 하드웨어 요구 사항으로 인해 널리 접근 가능하고 로컬 배포가 가능합니다.

오픈 소스 특성으로 인해 커뮤니티 기여 및 개선이 촉진됩니다.

단점

더 작은 모델 크기로 인해 더 큰 언어 모델에 비해 성능이 제한될 수 있습니다.

모든 AI 모델과 마찬가지로 부정확하거나 편향된 정보를 생성할 가능성이 있습니다.

오용 또는 의도하지 않은 결과를 방지하기 위해 신중한 사용 및 모니터링이 필요합니다.

ChatGLM 사용 방법

필요한 패키지 설치: 다음 명령어를 실행하여 필요한 Python 패키지를 설치하세요: pip install protobuf transformers==4.30.2 cpm_kernels torch>=2.0 gradio mdtex2html sentencepiece accelerate

모델 및 토크나이저 가져오기: 다음 코드를 사용하여 ChatGLM을 가져오세요: from transformers import AutoTokenizer, AutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).half().cuda()

응답 생성: chat 메서드를 호출하여 응답을 생성하세요: response, history = model.chat(tokenizer, "안녕하세요", history=[]) print(response)

대화 계속하기: history를 후속 호출에 전달하여 대화를 계속하세요: response, history = model.chat(tokenizer, "밤에 잠을 설치면 어떻게 해야 하나요", history=history) print(response)

웹 인터페이스 사용: 보다 사용자 친화적인 경험을 위해 https://chatglm.cn 에 방문하여 더 큰 ChatGLM 모델의 웹 인터페이스를 사용하세요

모바일 앱 다운로드: ChatGLM 웹사이트의 QR 코드를 스캔하여 iOS 또는 Android용 모바일 앱을 다운로드하세요